边缘AI通过直接在本地设备上处理来自多个传感器的数据来增强传感器融合，从而实现实时分析，而无需依赖云连接。传感器融合结合了来自摄像头、激光雷达、雷达、加速度计或其他传感器的输入，以形成对环境的连贯理解。边缘AI算法，如神经网络或卡尔曼滤波，在嵌入式硬件（如GPU或微控制器）上运行，以高效地合并和解释这些数据。例如，在自动驾驶汽车中，边缘AI将摄像头图像与激光雷达点云和雷达信号融合，以检测障碍物，即使在弱光条件下也是如此。通过在本地处理数据，边缘AI降低了将原始传感器数据发送到云端的延迟，这对于碰撞避免等时间敏感型应用至关重要。
边缘AI在传感器融合方面的一个主要优势是在资源受限的环境中提高了性能。例如，工业物联网系统使用边缘设备融合来自机械的振动、温度和压力传感器数据，以预测设备故障。在边缘硬件上运行轻量级机器学习模型（例如，TensorFlow Lite 或 PyTorch Mobile）使这些系统能够在实时分析传感器流的同时最大限度地降低功耗。这种方法也解决了隐私问题，因为敏感数据（例如，来自医疗可穿戴设备或安全摄像头的数据）保留在设备上，而不是外部传输。此外，边缘AI确保了在离线场景中的可靠性——例如农业无人机在偏远田地分析土壤水分和多光谱摄像头数据——在这些地方无法保证稳定的互联网连接。
然而，用于传感器融合的边缘AI带来了技术挑战。首先，同步具有不同采样率的传感器数据（例如，100Hz加速度计和30fps摄像头）需要精确的时间戳或缓冲策略。其次，优化模型以适应有限的边缘计算资源通常需要在准确性和效率之间进行权衡。例如，使用边缘AI的无人机可能会修剪神经网络中冗余的层，以便在 Jetson Nano 上更快地运行推理。最后，校准传感器和处理噪声输入（例如，雷达干扰）需要鲁棒的算法。开发人员经常使用 ONNX 或 NVIDIA 的 DeepStream 等框架将融合模型部署到异构硬件上，确保与边缘特有的限制（如内存或能源限制）兼容。这些实际考虑因素使得边缘AI成为传感器融合应用中强大但需要细致处理的工具。